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# **Demand Forecasting模型解释与Python代码示例**

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# 在供应链管理和商业预测中，需求预测（Demand Forecasting）是一个至关重要的环节。它涉及到对未来一段时间内产品或服务需求量的估计，有助于企业做出更准确的库存、生产、销售和财务规划。在众多需求预测模型中，我们选取几个常见的模型进行解释，并通过Python代码示例展示其应用。

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# ### 1. 移动平均法（Moving Average）

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# 移动平均法是一种简单的时间序列预测方法，它基于过去一段时间内的平均需求来预测未来的需求。这种方法适用于需求波动较小、趋势稳定的情况。

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# **Python代码示例**：

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import pandas as pd

import numpy as np



# 假设我们有一个包含历史需求数据的pandas DataFrame

data = pd.DataFrame({

    'date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=12),

    'demand': np.random.randint(80, 120, 12)  # 随机生成需求数据

})



# 计算移动平均

window_size = 3  # 窗口大小为3

data['moving_avg'] = data['demand'].rolling(window=window_size).mean()



# 预测下一期的需求（这里假设使用最后一个移动平均值作为预测值）

last_avg = data['moving_avg'].iloc[-1]

forecast = last_avg



print(f"预测下一期的需求为：{forecast}")



# 注释：

# 1. 导入pandas和numpy库，用于数据处理和数值计算。

# 2. 创建一个包含日期和需求数据的DataFrame。

# 3. 使用rolling方法和mean函数计算移动平均值，并将结果存储在'moving_avg'列中。

# 4. 假设使用最后一个移动平均值作为下一期的预测值，并将其存储在'forecast'变量中。

# 5. 打印预测结果。
